defter*
defter / katalog / CS 485
CS 485

Deep Generative Networks

This is a deep learning elective focused on the generative side of vision: how neural networks can synthesize, edit, and translate images rather than just classify them. You'll spend the semester reading recent papers on GANs, diffusion-style models, and transformer-based generators, working through a homework and a midterm, and building toward a substantial project you present at the end. It assumes you already know CNNs and basic deep learning (CS 464 / 478 territory), and it's where you go if you want to do research or work in computer vision, image synthesis, or any of the modern multi-modal generative systems.

Kredi3ECTS5FakülteFaculty of EngineeringBölümComputer EngineeringÖn koşulCS 464KoordinatörAyşegül Dündar Boral

Haftalık müfredat 14 hafta

Hafta 114–20 Eyl
Deep generative networks'e giriş
Introduction to Deep Generative Networks
deep generative networks
Hafta 221–27 Eyl
Convolutional Neural Network mimarileri
Convolutional Neural Network Architectures
convolutional neural networkarchitecture
Hafta 328 Eyl – 4 Eki
Generative Adversarial Networks (GAN)
Generative Adversarial Networks
Generative Adversarial NetworksGAN
Hafta 45–11 Eki
Yorumlanabilir latent code keşfi
Discovering Interpretable Latent Codes
interpretable latent code
Hafta 512–18 Eki
Transformer ve attention modelleri
Transformers, Attention Models
Transformerattention model
Hafta 619–25 Eki
Image-to-image translation
Image to Image Translation
image to image translation
Hafta 726 Eki – 1 Kas
Multi-modal image-to-image translation
Multi-modal Image to Image Translation
multi-modalimage-to-image translation
Hafta 82–8 Kas
Sınıf içi sunumlar
Presentations
sunum
Hafta 99–15 Kas
Image inpainting
Hafta 1016–22 Kas
Texture synthesis (doku sentezi)
Texture Synthesis
texture synthesis
Hafta 1123–29 Kas
Image reconstruction ile unsupervised feature learning
Unsupervised Feature Learning via Image Reconstruction
unsupervised feature learningimage reconstruction
Hafta 1230 Kas – 6 Ara
Self-supervised 3D görüntü öğrenmesi
Self-supervised 3D Image Learning
self-supervised learning3D imagerepresentation learning
Hafta 137–13 Ara
Video generation
Hafta 1414–20 Ara
Proje sunumları (project presentations)
Project Presentations
proje sunumu

Ders notları · henüz yok

CS 485 için defter ekibi henüz not yazmadı.

İlk dosyayı sen atarsan: not, slayt, geçmiş sınav, çözüm, cheat-sheet, ne varsa. defter ekibi öğrenci paylaşımlarından bu dersin notlarını yazar. Drive linki / PDF / ZIP, hepsi olur.

← katalog

Bu dönem · 2026-2027 Güz · 1 şube · 50 kontenjan

haftada 3 saat ders

Haftalık ızgarada 4 saat görünüyor, kayıt sistemi dersi 3 saat yazıyor. Aradaki 1 saat yedek saat: Bilkent programlarında derse genelde bir fazla saat ayrılır ve çoğu zaman kullanılmaz. Hangisinin düşeceği dönem başlayınca belli olur.

1
Doruk Öner
Pzt10:30–12:20Çar15:30–17:20
50
kişilik
Her dönem açılıyorSon yıllarda 2 güz ve 3 bahar döneminde açılmış. Kaçırırsan bir sonraki dönem tekrar bulabilirsin.

⚠️ FZ engelleyen şartlar

Course Learning Outcomes: Course Learning Outcome Assessment

Hocalar 1 bu dönem · 1 geçmiş

Bu dönem (2026-2027 Fall) · 1 section
Doruk Öner
Geçmişte ders veren (1 kişi)
Ayşegül Dündar Boral